Virus detection by short read high throughput sequencing in a high virus low cellular background
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The safety of all biological products includes demonstrating the absence of adventitious viruses by testing various types of samples at different stages of the manufacturing process. Seven laboratories evaluated short-read high-throughput sequencing (HTS) for sensitivity and breadth of adventitious virus detection using viruses with distinct physicochemical and genome properties. These five viruses are currently designated as CBER NGS Virus Reagents and include: Epstein-Barr virus (EBV; or human herpes virus 4), feline leukemia virus (FeLV), respiratory syncytial virus (RSV), mammalian orthoreovirus type 1 (Reo1), and porcine circovirus type 1 (PCV1). To evaluate adventitious virus detection in a biological material with a high production virus titer and low cellular background, the 5 viruses were mixed and different copies of the viral genomes spiked into 1 – 5 × 10 9 genome copies per mL (GC/mL) of purified adenovirus 5. Independent protocols were used by each laboratory for the entire HTS workflow. All laboratories detected 10 4 GC/mL of the five viruses by both targeted and non-targeted bioinformatic analyses. Additionally, the limit of detection of squirrel monkey retrovirus and porcine endogenous retrovirus, which pre-existed in EBV and PCV1 virus stocks, respectively, was evaluated. The five laboratories that tested 10 3 GC/mL, detected all 5 viruses with the targeted analysis, and Reo1 and EBV with the non-targeted analysis. It was noted that some laboratories achieved a better sensitivity for detection of the five viruses ( ≤10 2 GC/mL). This study presents an approach for HTS validation for viral safety testing of vaccines and other biologics using a panel of reference viruses. The results highlight that optimization of steps in the HTS workflow can improve the limit of detection for adventitious viruses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».